if len(actor)==2: count1=wordsList.count(actor[0]) count2=wordsList.count(actor[1]) dictActors[actor[0]]=count1+count2 else: count1=wordsList.count(actor[0]) dictActors[actor[0]]=count1+count2

时间: 2023-12-04 07:03:05 浏览: 43
这段代码中,假设actor是一个包含1个或2个元素的列表,wordsList是一个包含多个元素的列表。代码的作用是统计wordsList中出现actor中元素的总次数,并将结果存储在一个名为dictActors的字典中。 首先判断actor的长度是否为2,如果是,分别统计wordsList中actor[0]和actor[1]出现的次数,将两次计数相加,并将结果存储在dictActors字典中以actor[0]作为键值。如果actor的长度不为2,则仅统计wordsList中actor[0]出现的次数,并将结果存储在dictActors字典中以actor[0]作为键值。 简单来说,这段代码的作用是统计wordsList中每个元素在actor列表中出现的次数,并统计总次数,最终将结果存储在一个字典中。
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import jieba file=open(r"C:\Users\yikandan\Desktop\红楼梦.txt","r",encoding='utf-8') txt=file.read() wordsList=jieba.lcut(txt) actors=[('贾宝玉',"宝玉"),("林黛玉","黛玉"),("薛宝钗","宝钗"),("王熙凤","凤姐"),("贾母","老太太"),("袭人",),("探春",),('贾琏',),('王夫人','夫人')] dictActors={} for actor in actors: if len(actor)==2: count1=wordsList.count(actor[0]) count2=wordsList.count(actor[1]) dictActors[actor[0]]=count1+count2 else: count1=wordsList.count(actor[0]) dictActors[actor[0]]=count1+count2 items=list(dictActors.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in range(len(items)): word,count=items[i] print("{}\t{}".format(word,count))给我逐行解释这段代码

这段代码是用来读取《红楼梦》这本小说,然后统计小说中出现的人物名字及其出现的次数的。 代码的第一行是导入了一个名为jieba的分词库。 第二行打开了《红楼梦》这本小说的文件,并以只读方式读取文件中的内容。 第三行使用分词库jieba对小说文本进行分词,得到一个包含所有分词结果的列表wordsList。 第四行定义了一个包含小说中出现的人物名字的列表actors,其中每个元素都是一个包含人物名字的元组。 第五行定义了一个空字典dictActors,用来存储人物名字及其对应的出现次数。 第六行开始遍历actors列表中的每个元素,如果该元素是一个包含两个人物名字的元组,则分别统计这两个人物名字在小说文本中出现的次数,并将这两个次数相加后存入dictActors字典中;如果该元素只包含一个人物名字,则直接统计该人物名字在小说文本中出现的次数并存入dictActors字典中。 第九行将dictActors字典中的所有键值对以列表的形式取出来,并按照键所对应的值(出现次数)进行降序排序。 第十一行开始遍历排序后的键值对列表,将每个人物名字及其出现次数以格式化的形式输出。

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码,详细一点

这段代码主要是对一个电影信息的文本文件进行处理,统计每个导演执导的电影数量和电影列表,并将结果保存到一个Excel文件中。同时,通过Matplotlib库绘制条形图,展示每个导演执导的电影数量,并在图表上标注每个导演最常用的演员。 具体来说,代码的实现如下: 1. 导入所需的库: ``` import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt ``` 其中,openpyxl库用于处理Excel文件,matplotlib.pyplot库用于绘制图表。 2. 定义一个空字典movie_dict,用于存储电影信息: ``` movie_dict = {} ``` 3. 打开电影信息的文本文件,逐行读取每条电影信息,将电影名称、导演和演员等信息存储到movie_dict中: ``` with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 ``` 这段代码使用了文件读写和字符串处理等基本操作。其中,strip()方法用于去除每行字符串两端的空格和换行符;split(';')方法用于将每行字符串按分号分割成电影名称、导演和演员等信息;split(',')方法用于将导演和演员等信息按逗号分割成列表。接着,使用for循环遍历每个导演和演员,将导演执导的电影名称存储到movie_dict中,同时统计每个导演最常用的演员。 4. 打开Excel文件,创建一个新的工作表,将导演执导的电影数量和电影列表写入工作表中: ``` wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ``` 这段代码使用了openpyxl库中的相关方法,打开了一个已存在的Excel文件,创建了一个新的工作表,并将导演执导的电影数量和电影列表写入工作表中。具体来说,使用create_sheet()方法创建了一个名为“导演作品统计”的工作表,并设置了工作表的标题。然后,使用循环遍历movie_dict中的每个导演,将导演姓名、执导电影数量和电影列表写入工作表中。 5. 统计每个导演执导的电影数量,并使用Matplotlib库绘制条形图: ``` director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show() ``` 这段代码使用了Matplotlib库中的相关方法,统计了每个导演执导的电影数量,并使用barh()方法绘制了一个水平条形图。同时,使用annotate()方法在图表上标注了每个导演最常用的演员。最后,设置了x轴和y轴的标签,以及y轴反转等属性,并使用show()方法显示图表。 总体来说,这段代码主要是对电影信息进行处理和分析,并使用Python中的相关库将结果输出到Excel文件和图表中,展示了Python在数据处理和可视化方面的应用。

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